Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張宏倫 著

圖書標籤:

• Python
• 數據工程
• 全棧
• 視頻教程
• 數據分析
• 數據挖掘
• ETL
• 大數據
• 機器學習
• 開發實戰

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115468697

版次：1

商品編碼：12257465

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：350

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　1.上海交通大學機器學習、人工智能專傢親筆力作。
　　2.超過900分鍾的全程視頻講解，掃一掃二維碼，跟著視頻輕鬆學。
　　3.網易雲課堂同名人氣課程，全部五星好評。

內容簡介

　　本書首先介紹瞭數據工程和Python語法，隨後講解如何獲取和存儲數據，並實現簡單的靜態可視化。文本作為一種極其重要的數據類型，也單獨列齣一章進行討論。之後讀者將學習到關於Web建站的一些基礎和進階知識，並基於多種工具完成豐富的動態可視化。這本書選取瞭機器學習和深度學習兩大熱門領域的核心內容，為讀者進一步實現數據價值的深度分析和挖掘打下堅實基礎。

作者簡介

　　張宏倫
　　上海交通大學電子係，研究方嚮為機器學習、人工智能和自然語言理解，宏倫工作室創始人。
　　愛好數據，具有金融、交通、氣象、新聞、法律等多個領域的數據分析和項目開發經驗。業餘時間熱衷參加各類數據賽事，曾獲得首屆拍拍貸魔鏡杯數據産品大賽金奬、天池公益雲圖數據可視化大賽銅奬、上海BOT大數據應用大賽二等奬等。
　　樂於分享，自製的《全棧數據工程師養成攻略》係列視頻教程，在網易雲課堂和好大學在綫等多傢慕課平颱上獲得瞭廣泛肯定和好評。

目錄

第1章 寫在前麵
1.1 數據工程和編程語言
1.1.1 如何玩轉數據
1.1.2 關於編程語言
1.2 帶好裝備——Python和Sublime
1.2.1 Python
1.2.2 Sublime
1.2.3 運行Python代碼的方法
1.2.4 Hello World
1.3 數據結構和常見類型
1.3.1 數據的結構
1.3.2 數據的類型

第2章 學會Python
2.1 Python基礎語法
2.1.1 Python的特點
2.1.2 中文編碼
2.1.3 變量
2.1.4 注釋
2.1.5 保留名
2.1.6 行和縮進
2.1.7 運算符
2.1.8 條件
2.1.9 循環
2.1.10 時間
2.1.11 文件
2.1.12 異常
2.1.13 函數
2.1.14 補充內容
2.2 實戰：西遊記用字統計
2.2.1 數據
2.2.2 目標
2.2.3 步驟
2.2.4 總結

第3章 獲取數據
3.1 HTTP請求和chrome
3.1.1 訪問一個鏈接
3.1.2 Chrome瀏覽器
3.1.3 HTTP
3.1.4 URL類型
3.2 使用Python獲取數據
3.2.1 urllib2
3.2.2 GET請求
3.2.3 POST請求
3.2.4 處理返迴結果
3.3 實戰：爬取豆瓣電影
3.3.1 確定目標
3.3.2 通用思路
3.3.3 尋找鏈接
3.3.4 代碼實現
3.3.5 補充內容

第4章 存儲數據
4.1 使用XAMP搭建Web環境
4.1.1 Web環境
4.1.2 偏好設置
……

第5章 靜態可視化
第6章 自然語言理解
第7章 Web基礎
第8章 Web進階
第9章 動態可視化
第10章 機器學習
第11章 深度學習
第12章 數據的故事

《Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）》 一、 時代浪潮與數據洪流：為何我們需要全棧數據工程師？ 我們正身處一個數據爆炸的時代。從社交媒體上的每一次互動，到物聯網設備産生的海量傳感器信息，再到企業內部運行産生的各種業務數據，數據已經滲透到現代社會和商業運作的方方麵麵。如何從這些紛繁復雜的數據中提取有價值的洞察，驅動決策，優化流程，甚至創造全新的商業模式，成為瞭衡量一個組織競爭力的關鍵。 數據科學傢、數據分析師、機器學習工程師等角色應運而生，他們專注於數據驅動的創新。然而，一個完整的“數據價值鏈”遠不止於此。從數據的采集、清洗、存儲，到數據的分析、建模、部署，再到最終的業務應用和係統的支撐，每一個環節都至關重要。在很多場景下，我們需要的不再是孤立的某個環節的專傢，而是能夠貫穿整個數據生命周期的“全棧”人纔——全棧數據工程師。 全棧數據工程師，如同一個技藝精湛的“數據魔術師”，他們不僅精通數據分析和建模的藝術，更能理解和駕馭底層的數據基礎設施，能夠獨立或協同完成從數據源的對接、數據的ETL（Extract, Transform, Load）處理，到構建可擴展的數據倉庫和數據湖，再到開發和部署數據驅動的應用，甚至能夠參與到與業務方溝通，將數據洞察轉化為可落地的解決方案。他們是連接數據與價值的橋梁，是驅動數字化轉型的核心力量。 二、 Python：全棧數據工程師的“瑞士軍刀” 在眾多技術棧中，Python之所以成為全棧數據工程師的首選語言，並非偶然。它以其簡潔的語法、豐富的生態係統和強大的社區支持，為數據工作的方方麵麵提供瞭無與倫比的便利。 易學易用，快速原型開發： Python清晰的代碼結構和極低的入門門檻，使得開發者能夠快速上手，專注於解決實際問題，而非糾結於復雜的語法。無論是數據科學傢進行探索性數據分析，還是工程師構建數據 pipelines，Python都能加速開發進程。 海量的數據科學與工程庫： Python擁有一個龐大而活躍的生態係統，為數據工程師提供瞭幾乎所有必要的工具。 數據處理與分析： NumPy（數值計算）、Pandas（數據分析與處理）是進行結構化數據操作的基石，能夠高效處理錶格數據，進行清洗、轉換和初步分析。 數據可視化： Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫提供瞭豐富多樣的可視化工具，幫助我們直觀地理解數據分布、趨勢和模型結果。 機器學習與深度學習： Scikit-learn（通用機器學習算法）、TensorFlow、PyTorch（深度學習框架）是構建預測模型、分類模型、迴歸模型以及更復雜深度學習網絡的強大武器。 數據工程與ETL： Apache Spark（分布式計算）、Dask（並行計算）、Airflow（工作流調度）等工具，使得處理大規模數據集和構建復雜的數據管道成為可能。 Web開發與API： Flask、Django等Web框架，讓數據工程師能夠構建數據服務的API，將數據洞察集成到Web應用中，或者搭建數據可視化儀錶盤。 數據庫交互： SQLAlchemy（ORM）等庫，可以方便地與各種關係型數據庫（如MySQL, PostgreSQL）和NoSQL數據庫（如MongoDB）進行交互。 跨平颱與靈活性： Python可以在Windows, macOS, Linux等多種操作係統上運行，並且能夠輕鬆集成到現有的IT基礎設施中。其靈活性使其適用於從小型腳本到大型企業級應用的各種場景。 三、 本書特色：從零到一，打造你的全棧數據能力 《Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）》旨在為你提供一條清晰、係統且實用的學習路徑，幫助你掌握成為一名優秀全棧數據工程師所需的核心技能。本書不僅僅是技術的堆砌，更注重將技術融入實際的數據工作流程，讓你能夠真正理解“為何而學”以及“如何應用”。 1. 係統化的知識體係構建： 本書將帶領你從Python基礎知識齣發，循序漸進地深入到數據工程、數據分析、機器學習和數據應用開發的各個環節。我們不迴避任何一個關鍵技術點，確保你能夠建立起一個紮實且完整的知識體係。 Python核心語法與進階： 紮實的Python基礎是構建一切數據能力的前提。我們將詳細講解Python的核心概念，包括數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程，以及一些進階主題，如裝飾器、生成器、異步編程等，為你打下堅實的編程基礎。 數據處理與清洗的藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的。本書將深入講解如何使用Pandas和NumPy高效地進行數據加載、清洗、轉換、閤並、去重等操作，讓你掌握處理各種復雜數據場景的技巧。 數據可視化驅動洞察： 掌握數據可視化技術，能夠將枯燥的數據轉化為直觀的圖錶，是有效溝通和發現模式的關鍵。我們將學習如何使用Matplotlib, Seaborn, Plotly等庫創建高質量的靜態和交互式圖錶，並理解不同圖錶類型適用的場景。 構建高效數據管道： 數據工程是全棧數據工程師的另一大核心競爭力。你將學習如何使用SQL進行數據庫查詢優化，理解數據倉庫和數據湖的設計理念，並掌握使用Airflow等工具來構建、調度和監控復雜的數據ETL流程。 機器學習基礎與實戰： 從基本的概念到主流的算法，本書將帶你深入理解監督學習、無監督學習、模型評估與選擇等核心機器學習知識。你將學習如何使用Scikit-learn來實現常見的機器學習任務，並理解模型的工作原理。 深度學習的入門與應用： 隨著深度學習的蓬勃發展，理解其基本原理和應用場景也日益重要。我們將介紹神經網絡的基本結構，以及如何使用TensorFlow或PyTorch構建和訓練簡單的深度學習模型，為後續更復雜任務打下基礎。 構建數據驅動的應用： 掌握Web開發技術，能夠將數據分析結果以API或Web應用的形式呈現齣來，是全棧數據工程師的價值體現。我們將學習如何使用Flask或Django搭建簡單的Web服務，實現數據接口的開發，或構建交互式數據儀錶盤。 2. 注重實戰的教學模式： 理論與實踐相結閤是本書的核心教學理念。我們堅信，隻有通過親手實踐，纔能真正掌握技術，並解決實際問題。 豐富的代碼示例： 每一個重要的概念和技術點都配有清晰、可運行的代碼示例，方便你理解和模仿。 案例驅動的學習： 本書將圍繞一係列真實或模擬的業務場景，引導你一步步完成數據采集、處理、分析、建模、部署的全過程。例如，你可能會參與一個電商平颱的銷售數據分析項目，或者構建一個用戶行為預測係統。 動手練習與挑戰： 每章結束後，我們都會為你設計精心設計的練習題和挑戰任務，鼓勵你獨立思考和動手實踐，鞏固所學知識，並鍛煉解決問題的能力。 視頻講解的輔助： 本書的“視頻講解版”提供瞭更加直觀、生動的學習體驗。你可以通過觀看視頻，更清晰地理解復雜的概念，並跟著老師一起敲代碼，將理論知識轉化為實踐能力。視頻講解將作為本書內容的有力補充，幫助你剋服學習中的難點。 3. 貫穿始終的“全棧”思維： 與僅僅專注於某個細分領域不同，本書始終強調“全棧”的視角。這意味著： 理解數據生命周期： 你將學會如何從數據的源頭開始，到數據産生價值的最終環節，全麵地思考和規劃整個數據工作流程。 技術棧的整閤應用： 我們不僅僅是學習零散的工具，更重要的是理解這些工具如何協同工作，如何在一個統一的解決方案中發揮作用。例如，如何將Pandas處理的數據流式地傳輸到Spark進行分布式計算，如何將機器學習模型封裝成Web API供前端調用。 數據與業務的連接： 技術最終是為瞭服務於業務。本書將引導你思考如何將數據分析的結果轉化為業務洞察，如何通過技術手段解決實際的業務問題，並與業務方進行有效溝通。 四、 誰適閤閱讀本書？ 初學者： 對數據科學、數據工程、人工智能感興趣，希望係統學習Python並將其應用於數據領域的入門者。 在校學生： 計算機科學、統計學、數學、工程學等相關專業的學生，希望為未來的職業生涯打下堅實的數據技術基礎。 IT從業者： 軟件工程師、後端開發工程師、數據庫管理員等，希望轉型為數據領域，擴展技術棧的專業人士。 業務分析師、産品經理： 希望提升數據分析和運用能力，更深入地理解和驅動數據驅動的決策。 希望提升技能的數據相關崗位： 數據分析師、BI工程師等，希望拓展數據工程、機器學習等技能，嚮全棧方嚮發展的專業人士。 五、 結語：開啓你的數據工程師之旅 在數字化浪潮席捲的今天，掌握全棧數據工程能力，意味著你擁有瞭驅動創新、解決復雜問題、創造無限價值的強大武器。本書是你踏上這段精彩旅程的理想起點。跟隨我們的步伐，利用Python的強大力量，係統地構建你的數據技能，最終成為一名遊刃有餘的全棧數據工程師。讓我們一起，用數據，改變未來！

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據領域充滿好奇，特彆是Python作為一門強大的編程語言，在數據科學和工程方麵的應用更是吸引著我。而“Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）”這個書名，一下子就抓住瞭我的目光。“全棧”意味著它將覆蓋數據處理、分析、建模，到後端開發、數據庫管理等廣泛領域，這正是我希望全麵提升自己技能的目標。我理解“養成攻略”不僅僅是知識的羅列，更是關於如何構建知識體係，如何解決實際問題的指導，它強調的是一個循序漸進、係統培養的過程，這對於想要紮實掌握技能的我來說至關重要。我期待這本書能夠提供一條清晰的學習路徑，讓我能夠從基礎概念逐步深入到高級應用，並且通過豐富的案例，讓我能夠理解理論在實際中的應用。而“視頻講解版”的承諾，則讓我看到瞭學習的便利性和高效性。我非常看重能夠通過視頻直觀地學習技術操作，這樣可以避免很多因為文字描述不清而産生的睏惑，也能更快地掌握編程技巧和工具的使用方法。總而言之，這本書給我一種“一本到位”的感覺，是我通往數據工程師之路的理想選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對編程略有瞭解，但又渴望深入數據領域的人來說，“Python全棧數據工程師養成攻略”這個書名簡直是為我量身定做的。我一直覺得Python在數據科學和工程領域扮演著核心角色，而“全棧”則意味著我不僅能掌握數據處理、分析、建模，還能觸及到數據采集、存儲、部署等更廣泛的範疇。這正是我所追求的目標，我希望成為一個能夠獨立完成數據項目全流程的工程師。這本書的“養成攻略”性質讓我對其內容充滿期待，它應該不僅僅是技術的堆砌，更是一種思維方式和工程實踐的培養。我尤其看重“攻略”二字所代錶的指導性和實用性，期望這本書能夠提供清晰的學習路綫圖，分解復雜的概念，並通過實際案例演示如何將理論知識轉化為可操作的解決方案。視頻講解版的設置更是錦上添花，對於我這種視覺型學習者而言，能夠直觀地看到代碼的編寫過程、工具的配置方法，以及問題的排查思路，遠比枯燥的文字描述來得更有效。我希望這本書能成為我學習道路上的一盞明燈，指引我披荊斬棘，最終達成成為一名優秀全棧數據工程師的目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字“Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）”給我一種非常實在和充滿希望的感覺。我一直覺得想成為一名優秀的數據工程師，光靠零散的知識點是不夠的，需要一個係統性的學習框架和指導。這本書的“全棧”概念，讓我看到瞭一條通往全麵掌握數據工程各個環節的道路，從數據采集、存儲、處理、分析，到最終的部署和運維，這些都是我希望能夠精通的領域。“養成攻略”則進一步強調瞭它不僅僅是知識的搬運工，更像是一個能夠引導我成長、塑造我能力的手冊，它應該會包含很多實際操作的技巧、解決問題的思路，以及一些我認為非常重要的“套路”。更何況，它還是“視頻講解版”，這對我的學習方式來說簡直是福音。我總是覺得，看視頻學習編程和技術，比純粹的文字更直觀，更容易理解，也更容易跟著練習。我可以想象，在觀看視頻時，能夠同步看到代碼的編寫、工具的使用，甚至是一些調試的過程，這將大大提升我的學習效率和學習樂趣。這本書的齣現，讓我看到瞭一個清晰且可行的學習方嚮，讓我對未來的職業發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺就是名字起得真貼切，叫做“Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）”，簡直就是把我的學習訴求一下子概括瞭齣來。我一直在尋找一本能夠係統性地指導我從零開始，逐步掌握Python在數據工程領域所有關鍵技能的書籍。所謂的“全棧”，對我來說，意味著不僅僅要懂數據分析和機器學習模型，更要能夠理解整個數據生命周期，包括數據的獲取、清洗、存儲、處理、可視化，以及最終如何將模型部署到生産環境中。這種全麵的掌握能力，是我非常渴望擁有的。而“養成攻略”這個詞，讓我感覺這本書不是那種死闆的技術手冊，而是會包含很多實用的技巧、最佳實踐，以及解決實際問題的思路，就像一個經驗豐富的導師在一步步地帶領我學習成長。更何況還有“視頻講解版”的加持，我立刻就能想象到，在學習過程中，遇到難以理解的概念時，可以隨時暫停，迴放視頻，跟著操作，甚至可以直接看到書中的代碼是如何運行起來的。這無疑會大大降低學習的門檻，提高學習的效率。這本書的齣現，讓我對未來能夠成為一名獨立且強大的數據工程師充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有吸引力，“Python全棧數據工程師養成攻略（視頻講解版）”，光是這個名字就讓人覺得內容一定非常紮實，而且“視頻講解版”更是讓人眼前一亮，畢竟現在很多知識的學習都離不開直觀生動的視頻輔助。我之前一直對數據領域很感興趣，但又苦於不知從何入手，特彆是涉及到“全棧”這個概念，總覺得它涵蓋的範圍很廣，需要掌握很多技術棧。這本書的標題正好擊中瞭我的痛點，它承諾的是一條“養成攻略”，這暗示瞭這本書不是簡單地羅列知識點，而是會有一個循序漸進的學習路徑，從基礎到進階，一步步幫助讀者成長為一名閤格的全棧數據工程師。尤其是“攻略”二字，讓我聯想到會提供很多實用的技巧、方法論，甚至是一些“秘籍”，能夠幫助我少走彎路，高效地掌握所需的技能。再加上視頻講解，我完全可以想象在學習過程中，跟著老師一步步操作，解決遇到的問題，這種學習方式對我來說是最有效的。我期待這本書能真正地為我打開數據工程的大門，讓我能夠 confidently 地構建和管理復雜的數據係統。

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一般

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正版讀書可靠

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正版讀書可靠

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正版讀書可靠

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這本書垃圾的要死，講的東西很差

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指導全棧技術開發的優秀參考教材！

評分☆☆☆☆☆

代碼部分能不加灰底色嗎，以為程序員有那麼好的視力嗎？

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此用戶未填寫評價內容

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正品好貨，物美價廉，物流迅速。